EP1220155A2 - Methode de traitement d'images - Google Patents

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EP1220155A2
EP1220155A2 EP01204957A EP01204957A EP1220155A2 EP 1220155 A2 EP1220155 A2 EP 1220155A2 EP 01204957 A EP01204957 A EP 01204957A EP 01204957 A EP01204957 A EP 01204957A EP 1220155 A2 EP1220155 A2 EP 1220155A2
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
image
pixel
image processing
processing method
artery
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP01204957A
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German (de)
English (en)
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EP1220155A3 (fr
Inventor
Jacques Breitenstein
Raoul Florent
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Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips Electronics NV
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Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips Electronics NV filed Critical Koninklijke Philips Electronics NV
Publication of EP1220155A2 publication Critical patent/EP1220155A2/fr
Publication of EP1220155A3 publication Critical patent/EP1220155A3/fr
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G06T7/181—Segmentation; Edge detection involving edge growing; involving edge linking
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G06T2207/10121—Fluoroscopy
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20036—Morphological image processing
    • G06T2207/20044—Skeletonization; Medial axis transform
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Definitions

  • the invention relates to a method for processing images in images. containing filiform structures, comprising in parallel a filtering step said images and a decision step for selecting the image pixels belonging to a threadlike structure.
  • the invention also relates to a program computer intended for the implementation of this method as well as an apparatus medical imaging system comprising an image acquisition device and a processing of these images according to said method.
  • the invention can be applied, for example example, in the medical imaging industry.
  • threadlike structures interesting can be blood vessels or a catheter.
  • the diameter typical of a catheter varies between 1 and 3 pixels and the typical diameter of a vessel between 5 and 20 pixels.
  • An image processing system on an acquired image sequence by X-ray fluoroscopy is described in patent US5809105.
  • This system includes a digital image acquisition device, a filtering device using a Gaussian filter intended to eliminate the noise caused by fluctuations random electrical signal when acquiring the image sequence and a detection device intended to distinguish the pixels belonging to a structure interesting pixels belonging to the background image.
  • This detection device is based on a contour detection method using the gradient and does not allow not a good selection of interesting thread-like structures, which are generally difficult to distinguish in a fluoroscopy image because the power X-rays used is weak and therefore the image very noisy.
  • a first object of the invention is to propose a method allowing to improve the selection of interesting filiform structures in images.
  • an image processing method as defined in the opening paragraph includes the following features.
  • the stage of decision includes, in parallel, a substep of estimating the direction of each image pixel as well as a pixel connectivity analysis sub-step neighbors based on their directions at the exit of the estimation substep of the direction of each image pixel and a sub-step of selecting groups of pixels, based on the result of the pixel connectivity analysis sub-step neighbors based on their directions, at the exit of the filtering step.
  • An advantage of this method is that it eliminates false alarms while retaining interesting thread-like structures. This method is robust and produces stable results on many types of images. Another advantage of this method is that it allows to select structures thick filiform, which is of interest in medical imaging where certain structures like blood vessels are thick thread-like structures.
  • a second object of the invention is to propose a computer program and an image processing system intended for the implementation of this method.
  • a third object of the invention is to propose an imaging device medical device comprising an image acquisition device and a device allowing to implement said method.
  • the invention takes the following aspects into consideration.
  • the selection of interesting threadlike structures in images is often difficult. It's the case in medical images, which can be acquired, for example, by fluoroscopy X-rays or magnetic resonance.
  • a digital image consisting of a table of values corresponding to the gray levels of each pixel, is filtered thanks to a filter whose role is to select a large part of the structures filiform of the image.
  • the nature of the filter is not critical, since it fulfills this role.
  • This filter can also perform a thresholding of the filtered image, in order to perform a first selection of pixels, in order to reduce the number of pixels to be processed in the following steps.
  • This filtering plays both the role of the filtering device and of the detection device described with reference to the prior art.
  • a direction estimate is carried out on each pixel of the digital image. For example, we can measure the direction tangential of a pixel. Indeed, the neighboring pixels belonging to the same structure filiform will have close tangential directions.
  • This management estimate of each pixel provides a direction image, which contains for each pixel an angular sector number corresponding to its direction.
  • An analysis of connectivity of neighboring pixels based on their directions is carried out on the image of direction, thanks to the angular sector numbers contained in this image of direction. The purpose of this connectivity analysis of neighboring pixels is to obtain a connected image where the neighboring pixels having close angular sector numbers are connected to each other.
  • a selection of pixel groups is then applied, to from this connected image, on the filtered image, in order to eliminate or keep certain groups of pixels according to an adjustable parameter.
  • the method described in the invention allows a finer selection of the groups of pixels belonging to a interesting structure and thus eliminate a large part of false alarms.
  • the method described in the invention makes it possible to take account of more distant neighbors, which is important in detecting filiform structures, which generally extend over a length of several tens of pixels.
  • Figure 1 is a conceptual diagram illustrating the characteristics of the invention
  • Figure 2 illustrates an example filter for selecting structures threadlike in an image
  • Figures 3a to 3d illustrate a technique based on the use of the Hessian for estimating the direction of each image pixel
  • FIG. 4 illustrates an example of a device for analyzing the connectivity of neighboring pixels based on their directions
  • Figures 5a and 5b are block diagrams respectively illustrating a image processing system and medical imaging device for placing of the invention
  • Figure 6a is a block diagram illustrating a detection technique anomalies of arteries from a digitized image, which represents a mode of advantageous embodiment of the invention
  • Figure 6b illustrates an example of artery diameter calculation
  • Figure 7 is a block diagram illustrating a detection technique of artery anomalies from two separate digitized images, intended for implementation of the invention
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating the characteristics of the invention.
  • An image processing method includes a filtering step performed by a filter 1, a sub-step for estimating the direction of each pixel image produced by a direction estimation device 2, a sub-step analysis of connectivity of neighboring pixels carried out by a device for analyzing connectivity 3 and a sub-step of pixel group selection performed by a selection device 4.
  • a NUMI scanned image is applied to filter 1.
  • a filtered image RFI is obtained, in which a large part of the filiform structures of the image digitized NUMI is selected.
  • the NUMI digitized image is applied to the direction estimation device 2.
  • a DIRI direction image is obtained, which contains a set of corresponding angular sector numbers to the directions of all the pixels in the digitized NUMI image.
  • the analysis device of connectivity 3 has as input the DIRI direction image. The operation of this connectivity analysis device 3 will be specified in detail in FIG. 3.
  • This connectivity analysis device 3 provides a CONI connected image in which the pixels of the DIRI direction image are connected or not in according to their angular sector numbers.
  • the filtered RFI image is then applied to the selection device 4, which makes it possible to perform a pixel selection of the filtered RFI image belonging to an interesting filiform structure, depending of the CONI connected image. This gives a PRCI processed image.
  • FIG. 2 illustrates an example of filter 1 intended to select the filiform structures in an image.
  • the filter 1 is applied to a pixel P of the image NUMI belonging to a filiform structure STR. It should be noted that filter 1 is applied in the same way to all the pixels of the NUMI image.
  • the filiform structures which it is desired to select are dark relative to the background of the image.
  • a first neighborhood N1 of height H and length L is considered on one side of the pixel P.
  • a second neighborhood N2 of the same dimensions is considered on the other side of the pixel P.
  • the size of these neighborhoods N1 and N2 is determined by with adjustable parameters H and L.
  • the spacing GAP between the first neighborhood N1 and the second neighborhood N2, that is to say the number of pixels between these 2 neighborhoods, is chosen according to the size of the filiform structures STR that the we want to select.
  • this filter 1 is as follows. We perform the sum ⁇ u of the gray levels of all the pixels located above and below the pixel P over the height H in the structure STR. For each line of pixels of length L belonging to the neighborhood N1, symbolized by dotted lines, the average M I1 of the gray levels of all the pixels of the neighborhood N1 present on this line is calculated.
  • the average M I2 of the gray levels of all the pixels of the neighborhood N2 present on this line is calculated.
  • the minimum min I of M I1 and M I2 is calculated.
  • this filter 1 allows you to select structures filiforms of selected thicknesses and thus eliminate thicker structures.
  • this filter allows you to select a structure tree-like blood vessels and attenuate thicker structures like a blood bag.
  • this filter can perform a first permissive selection of pixels of the NUMI digitized image belonging to an interesting thread-like structure, following a criterion using an adjustable parameter X.
  • the pixels selected are those whose value is greater than X times the variance of the noise in the image filtered by the device described above.
  • Parameter X can be chosen more or less important depending on the degree of selection desired. The role of this first selection is to limit the number of pixels taken into account in the steps to avoid problems with stack memory overload.
  • FIGS. 3a to 3d illustrate an example of a technique intended for estimating the direction of each image pixel.
  • the method consists of diagonalize a Hessien HES matrix, described in Figure 3d, whose elements diagonals are equal to a first Lxx value and a second Lyy value and the other elements are equal to a Lxy value.
  • a Lyy value For each pixel of the scanned image NUMI, we calculate an Lxx value, a Lyy value and a Lxy value.
  • Figure 3a illustrates the calculation of the Lxx value.
  • For a given pixel of the NUMI digitized image we consider an N55 neighborhood of dimensions 5 pixels by 5 pixels, centered on this pixel, and this N55 neighborhood is convolved with an Mxx mask. We obtain thus the value Lxx.
  • Figure 3b illustrates the calculation of the Lyy value.
  • the neighborhood N55 is convolved with a Myy mask. This gives the Lyy value.
  • Figure 3c illustrates the calculation of the value Lxy.
  • angular sector number K is thus obtained for the pixel considered.
  • Figure 4 illustrates an example of a connectivity analysis device 3 based on direction.
  • the example considered applies to 6 pixels of the image of DIRI direction numbered from 1 to 6 (P1, P6), with 6 direction vectors associated numbered from 1 to 6 (U1, U6) and 6 associated angular sector numbers numbered from 1 to 6 (K1, K6).
  • the principle of connectivity analysis is as follows. For a given pixel PN (N being an integer included here between 1 and 6), we consider a neighborhood NN extending in the direction of the vector UN, over a length I adjustable. In the present case, two neighborhoods are represented, symbolized by dotted ellipses. The neighborhood N1 is a neighborhood of the pixel P1 extending in the direction of the vector U1.
  • the neighborhood N5 is a neighborhood of the pixel P5 extending in the direction of the vector U5.
  • pixel P1 is the first pixel of the DIRI direction image processed by the connectivity analysis device 3.
  • the value of its angular sector number K1 in the DIRI direction image is for example, between 0 and 18.
  • the pixel P1 is then labeled with a label equal to 19. All the pixels of the neighborhood N1 having a direction vector associate close to U1 will be labeled with this same label 19, we will say that they belong to the label 19.
  • a UN vector of a pixel PN of the neighborhood N1 is close to the vector U1 if the angles of these 2 vectors differ by less than 10 degrees, i.e.
  • the pixels P2 and P3 belong to the neighborhood N1.
  • the sector number angular K2 being equal to the angular sector number K1 and the sector number angular K3 being one unit greater than the angular sector number K1, the pixels P2 and P3 will also belong to label 19.
  • the same operation is performed on the neighborhoods of pixels P2, P3 and P4. It is then easy to see that the pixels P2, P3, P4, and P5 will all belong to label 19.
  • Pixel P6 has a angular sector number K6 6 units higher than the angular sector number K5. Consequently, it will belong to a label other than 19, for example 20.
  • the operation is thus performed recursively on all the pixels of the image of direction DIRI, until all the pixels of the image of direction DIRI are labeled. Note that once a pixel in the DIRI direction image has been labeled, its label can no longer change when the connectivity analysis is continues.
  • the CONI image is thus obtained, consisting of the various labels to which belong the pixels.
  • the last step of the method is to select groups pixels in the RFI filtered image, in order to preserve the filiform structures interesting from this picture.
  • the principle of selecting pixel groups is next. We perform the sums ⁇ of the contrasts (in the filtered RFI image) of all pixels belonging to the same label in the CONI connected image. We realize this operation for all the labels of the CONI image, and we consider the maximum Y of every ⁇ calculated. We only remember the pixels belonging to a label such that ⁇ is greater than the quotient of Y by an adjustable parameter M. The image is thus obtained PRCI processed, consisting of the pixels of the filtered RFI image which were retained after the selection of pixel groups. The choice of parameter M gives different degrees of selection.
  • FIG. 5a illustrates an image processing system intended for the implementation of the invention.
  • the image processing system includes a image processing device 5 according to the invention, a work station 6, a screen 7, a mouse 8 and a keyboard 9.
  • the digitized image NUMI is processed by the processing device 5 of images, according to the method described in the invention.
  • This treatment device 5 images can be implemented as a programmable microprocessor being part of workstation 6 or of a circuit comprising elements like filters, memories or logical operators intended to carry out the different steps described in the invention.
  • Screen 7, mouse 8 and keyboard 9 allow viewing of processed images and allow adjustment of different adjustable parameters described in the invention.
  • the image processing system can be connected to a storage device in order to store the different images obtained during image processing.
  • FIG. 5b illustrates a medical imaging device intended for placing of the invention.
  • the apparatus includes an X-ray source 10, a table 11 intended to receive a patient 12 to be examined, an optical system 13 and a system image processing 14.
  • the optical system 13 makes it possible to acquire digitized images from the X-rays from the X-ray source 10 having passed through the patient 12.
  • the system of image processing 14 can be, for example, the image processing system described on the Figure 5a.
  • Figure 6a is a block diagram illustrating a processing method images intended for detection of artery anomalies, such as a stenosis or a diffuse coronary artery disease.
  • a processing method includes a step of selecting structures filiform produced by the image processing device 5, a skeletonization step carried out by a skeletonizing device 15, a step of measuring artery diameters carried out by a device 16 for measuring artery diameters and a decision-making step, carried out by a decision-making device 18 based on rules 17 predefined by an operator.
  • the PRCI processed image obtained is then treated by the skeletonizing device 15, according to a known method of the skilled person.
  • a skeletonization operation consists in thinning an object, while preserving its topology, until its width is reduced to one pixel.
  • Such a method is for example described in patent application EP0840552, entitled “Process for digital image processing for the automatic extraction of shaped objects ribbons ”. This process describes steps to extract middle pixels and construct skeletons of objects by tracking.
  • a SKE image of the artery skeleton is issued.
  • the device 16 for measuring artery diameters calculates artery diameters as follows, illustrated by FIG. 6b: at each point S of the skeleton SKE, the artery points are considered located on the perpendicular to the direction of the point S passing through S, this perpendicular being obtained from the DIRI direction image.
  • the edge points P1 and P2 belonging to the artery and having at least one directly adjacent neighbor not belonging to the artery that is to say having a zero value in the PRCI processed image.
  • We evaluate the diameter of the artery as the distance between the two edge points P1 and P2, for example according to the Euclidean norm.
  • a set of DIA diameters of the artery is thus obtained.
  • the decision block 18 compares the set of diameters DIA of the artery with rules 17 predefined by an operator and makes a decision on the presence possible artery anomalies. An ABM image of these possible anomalies is issued at the end of the decision-making system 18.
  • Figure 7 is a block diagram illustrating a processing method images intended for detection of three-dimensional (3D) artery anomalies. Such a method avoids route masking such as shortening or recoveries.
  • Its input is two separate digitized images of the same artery and includes a step of selecting filiform structures carried out by the treatment device of images 5, a skeletonization step performed by a skeletonization device 15, a stage of reconstruction of 3D image of artery carried out by a reconstruction device 19 artery 3D image, a step of measuring artery diameters carried out by the device 16 of measurement of artery diameters and a decision-making step, carried out by a device 18 decision-making from rules 17 predefined by an operator.
  • Two separate digitized images of the same artery NUMI1 and NUMI2 are first processed individually by the image processing device 5, according to the method described in the invention.
  • the PRCI1 and PRCI2 images obtained are parallel skeletonized by the skeletonizing device 15 and give rise SKE1 and SKE2 skeletons respectively.
  • PRCI1 and PRCI2 images and their associated skeletons, respectively SKE1 and SKE2 are presented at the input of artery 3D image reconstruction device 19, which forms a 3D image from at least two 2D images.
  • This device provides a 3D image of 3DT route.
  • such a device can use the method described in the reference J.
  • the artery diameter measurement device 18 uses this 3D image 3DT route together with the images of tangential directions DIRI1 and DIRI2, calculated by the image processing device 5, to measure the whole DIA diameters of the artery.
  • the decision-making step 18 detects, from the set of DIA diameters of the artery and rules 17 predefined by an operator, any artery anomalies and delivers a ABM image specifying the location of these possible anomalies.
  • Figure 2 illustrates only one possible implementation in which filter 1 uses two neighborhoods of one pixel, with dimensions adjustable.
  • Other filters can be used to select structures filiform in an image, taking the form of masks for example.
  • Figure 3 illustrates only one implementation possible in which the estimation of the direction of each pixel is based on the diagonalization of a Hessian matrix. It is possible to use other techniques to estimate the direction of each pixel, for example using a discreet path.
  • FIG. 4 illustrates only one possible implementation in which the analysis of neighboring pixel connectivity based on their directions uses a pixel neighborhood extending in the direction of the pixel, the size of this neighborhood being adjustable thanks to a parameter I. It is possible to use other techniques to perform the analysis direction-based connectivity with different neighborhoods.

Landscapes

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Abstract

Une méthode de traitement d'images dans des images contenant des structures filiformes, comprend en parallèle une étape de filtrage desdites images et une étape de décision destinée à sélectionner les pixels d'images appartenant à une structure filiforme, comprenant en parallèle une sous-étape d'estimation de la direction de chaque pixel d'image ainsi qu'une sous-étape d'analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions à la sortie de la sous-étape d'estimation de la direction de chaque pixel d'image et une sous-étape de sélection de groupes de pixels, en fonction du résultat de la sous-étape d'analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions, à la sortie de l'étape de filtrage.
Une telle méthode permet la sélection des structures filiformes, qu'elles soient fines comme un cathéter dans une image médicale, ou plus épaisses comme une structure arborescente de vaisseaux sanguins. Cette méthode peut être appliquée, par exemple, dans des appareils d'imagerie médicale pour la détection d'anomalies d'artère telles que les sténoses ou la maladie coronaire diffuse.

Description

DOMAINE TECHNIQUE
L'invention concerne une méthode de traitement d'images dans des images contenant des structures filiformes, comprenant en parallèle une étape de filtrage desdites images et une étape de décision destinée à sélectionner les pixels d'images appartenant à une structure filiforme. L'invention concerne également un programme d'ordinateur destiné à la mise en oeuvre de cette méthode ainsi qu'un appareil d'imagerie médicale comprenant un dispositif d'acquisition d'images et un système de traitement de ces images selon ladite méthode. L'invention peut être appliquée, par exemple, dans l'industrie de l'imagerie médicale.
ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE
De nombreuses images contiennent des structures filiformes intéressantes. C'est le cas des images médicales, où ces structures filiformes intéressantes peuvent être des vaisseaux sanguins ou un cathéter. Le diamètre typique d'un cathéter varie entre 1 et 3 pixels et le diamètre typique d'un vaisseau sanguin entre 5 et 20 pixels.
Un système de traitement d'images sur une séquence d'images acquise par fluoroscopie aux rayons X est décrit dans le brevet US5809105. Ce système comprend un dispositif d'acquisition d'images numériques, un dispositif de filtrage utilisant un filtre gaussien destiné à éliminer le bruit provoqué par les fluctuations aléatoires du signal électrique lors de l'acquisition de la séquence d'images et un dispositif de détection destiné à distinguer les pixels appartenant à une structure intéressante des pixels appartenant au fond d'image. Ce dispositif de détection est basée sur une méthode de détection des contours utilisant le gradient et ne permet pas une bonne sélection des structures filiformes intéressantes, qui sont généralement difficiles à distinguer dans une image de fluoroscopie, car la puissance des rayons X utilisés est faible et donc l'image très bruitée.
EXPOSE DE L'INVENTION
Un premier but de l'invention est de proposer une méthode permettant d'améliorer la sélection des structures filiformes intéressantes dans des images.
Selon l'invention, une méthode de traitement d'images telle que définie dans le paragraphe d'ouverture comprend les caractéristiques suivantes. L'étape de décision comprend, en parallèle, une sous-étape d'estimation de la direction de chaque pixel d'image ainsi qu'une sous-étape d'analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions à la sortie de la sous-étape d'estimation de la direction de chaque pixel d'image et une sous-étape de sélection de groupes de pixels, en fonction du résultat de la sous-étape d'analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions, à la sortie de l'étape de filtrage.
Un avantage de cette méthode est qu'elle permet d'éliminer des fausses alarmes tout en conservant les structures filiformes intéressantes. Cette méthode est robuste et produit des résultats stables sur de nombreux types d'images. Un autre avantage de cette méthode est qu'elle permet de sélectionner des structures filiformes épaisses, ce qui représente un intérêt en imagerie médicale où certaines structures comme des vaisseaux sanguins sont des structures filiformes épaisses.
Un deuxième but de l'invention est de proposer un programme d'ordinateur et un système de traitement d'images destinés à la mise en oeuvre de cette méthode.
Un troisième but de l'invention est de proposer un appareil d'imagerie médicale comprenant un dispositif d'acquisition d'images et un dispositif permettant de mettre en oeuvre ladite méthode.
L'invention prend les aspects suivants en considération. La sélection de structures filiformes intéressantes dans des images est souvent difficile. C'est le cas dans les images médicales, qui peuvent être acquises, par exemple, par fluoroscopie aux rayons X ou par résonance magnétique.
Le principe suivant permet d'améliorer la sélection des structures filiformes intéressantes dans une image. Une image numérique, constituée par un tableau de valeurs correspondant aux niveaux de gris de chaque pixel, est filtrée grâce à un filtre dont le rôle est de sélectionner une grande partie des structures filiformes de l'image. La nature du filtre n'est pas critique, dès lors qu'il remplit ce rôle. Ce filtre peut également effectuer un seuillage de l'image filtrée, afin d'effectuer une première sélection de pixels, dans le but de réduire le nombre de pixels à traiter dans les étapes suivantes. Ce filtrage joue à la fois le rôle du dispositif de filtrage et du dispositif de détection décrit en référence à l'art antérieur.
Parallèlement à ce filtrage, une estimation de direction est réalisée sur chaque pixel de l'image numérique. Par exemple, on peut mesurer la direction tangentielle d'un pixel. En effet, les pixels voisins appartenant à une même structure filiforme auront des directions tangentielles proches. Cette estimation de la direction de chaque pixel permet d'obtenir une image de direction, qui contient pour chaque pixel un numéro de secteur angulaire correspondant à sa direction. Une analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions est réalisée sur l'image de direction, grâce aux numéros de secteur angulaire contenus dans cette image de direction. Le but de cette analyse de connectivité de pixels voisins est d'obtenir une image connectée où les pixels voisins ayant des numéros de secteur angulaire proches sont connectés entre eux. Une sélection de groupes de pixels est ensuite appliquée, à partir de cette image connectée, sur l'image filtrée, afin d'éliminer ou de conserver certains groupes de pixels en fonction d'un paramètre réglable. Par rapport à une détection de contour basée sur une méthode de gradient, la méthode décrite dans l'invention permet une sélection plus fine des groupes de pixels appartenant à une structure intéressante et ainsi d'éliminer une grande partie des fausses alarmes. En effet, alors qu'une méthode de gradient permet de sélectionner tous les points d'une image présentant un certain contraste avec leurs plus proches voisins, sans tenir compte des voisins plus éloignés, la méthode décrite dans l'invention permet de tenir compte des voisins plus éloignés, ce qui est important dans la détection des structures filiformes, qui s'étendent généralement sur une longueur de plusieurs dizaines de pixels.
On obtient ainsi une image dans laquelle les structures filiformes intéressantes sont sélectionnées. Il est important de noter que les structures présentant un intérêt dans une image ne seront pas toujours les mêmes suivant l'application. Par exemple, dans une image médicale représentant une structure arborescente de vaisseaux sanguins, l'opérateur pourra avoir intérêt à sélectionner le cathéter, dont le diamètre est inférieur aux vaisseaux principaux. Le fait d'utiliser des paramètres réglables, éventuellement par l'opérateur, permet de sélectionner des structures filiformes de différentes épaisseurs, suivant l'application considérée.
L'invention et des caractéristiques additionnelles qui peuvent être utilisées avec avantage pour mettre en oeuvre l'invention, seront décrites ci-dessous plus en détail par référence à des figures schématiques.
BREVE DESCRIPTION DES FIGURES
La figure 1 est un diagramme conceptuel illustrant les caractéristiques de l'invention ;
La figure 2 illustre un exemple de filtre destiné à sélectionner des structures filiformes dans une image ;
Les figures 3a à 3d illustrent une technique basée sur l'utilisation du Hessien destinée à l'estimation de la direction de chaque pixel d'image;
La figure 4 illustre un exemple de dispositif d'analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions ;
Les figures 5a et 5b sont des diagrammes bloc illustrant respectivement un système de traitement d'images et un appareil d'imagerie médicale destinés à la mise en oeuvre de l'invention ;
La figure 6a est un diagramme bloc illustrant une technique de détection d'anomalies d'artères à partir d'une image numérisée, qui représente un mode de réalisation avantageux de l'invention ;
La figure 6b illustre un exemple de calcul de diamètre d'artère ;
La figure 7 est un diagramme bloc illustrant une technique de détection d'anomalies d'artères à partir de deux images numérisées distinctes, destinée à la mise en oeuvre de l'invention ;
MODE DE REALISATION DE L'INVENTION
La figure 1 est un diagramme bloc illustrant les caractéristiques de l'invention. Une méthode de traitement d'images comprend une étape de filtrage réalisée par un filtre 1, une sous-étape d'estimation de la direction de chaque pixel d'image réalisée par un dispositif d'estimation de direction 2, une sous-étape d'analyse de connectivité de pixels voisins réalisée par un dispositif d'analyse de connectivité 3 et une sous-étape de sélection de groupes de pixels réalisée par un dispositif de sélection 4.
Une image numérisée NUMI est appliquée au filtre 1. Une image filtrée RFI est obtenue, dans laquelle une grande partie des structures filiformes de l'image numérisée NUMI est sélectionnée. Parallèlement, l'image numérisée NUMI est appliquée au dispositif d'estimation de direction 2. Une image de direction DIRI est obtenue, qui contient un ensemble de numéros de secteur angulaire correspondant aux directions de tous les pixels de l'image numérisée NUMI. Le dispositif d'analyse de connectivité 3 a pour entrée l'image de direction DIRI. Le fonctionnement de ce dispositif d'analyse de connectivité 3 sera précisé en détail sur la figure 3. Ce dispositif d'analyse de connectivité 3 permet d'obtenir une image connectée CONI dans laquelle les pixels de l'image de direction DIRI sont connectés ou non en fonction de leurs numéros de secteur angulaire. L'image filtrée RFI est ensuite appliquée au dispositif de sélection 4, qui permet d'effectuer une sélection des pixels de l'image filtrée RFI appartenant à une structure filiforme intéressante, en fonction de l'image connectée CONI. On obtient ainsi une image traitée PRCI.
La figure 2 illustre un exemple de filtre 1 destiné à sélectionner les structures filiformes dans une image. Dans l'exemple illustré sur cette figure, le filtre 1 s'applique sur un pixel P de l'image NUMI appartenant à une structure filiforme STR. Il faut noter que le filtre 1 s'applique de la même façon sur tous les pixels de l'image NUMI. En outre, dans la description des figures 2 à 4, les structures filiformes que l'on désire sélectionner sont sombres par rapport au fond d'image. Un premier voisinage N1 de hauteur H et de longueur L est considéré d'un côté du pixel P. Un second voisinage N2 de mêmes dimensions est considéré de l'autre côté du pixel P. La taille de ces voisinages N1 et N2 est déterminée grâce aux paramètres réglables H et L. L'écartement GAP entre le premier voisinage N1 et le second voisinage N2, c'est à dire le nombre de pixels entre ces 2 voisinages, est choisi en fonction de la taille des structures filiformes STR que l'on désire sélectionner. Plus l'épaisseur des structures filiformes STR que l'on désire sélectionner est importante, plus l'écartement GAP entre les deux voisinages N1 et N2 sera choisi important. Par exemple, si l'on désire sélectionner des structures filiformes STR d'épaisseur moyenne un pixel, ce qui pourrait être le cas d'un cathéter dans une image médicale, on choisira un écartement GAP entre les deux voisinages N1 et N2 de l'ordre de deux ou trois pixels. Si l'on désire sélectionner des structures filiformes STR d'épaisseur moyenne comprises entre 10 et 20 pixels, ce qui pourrait être le cas d'une structure arborescente de vaisseaux sanguins dans une image médicale, on choisira un écartement GAP entre les deux voisinages N1 et N2 de l'ordre de 20 pixels. Le principe de ce filtre 1 est le suivant. On effectue la somme Σu des niveaux de gris de tous les pixels situés au dessus et en dessous du pixel P sur la hauteur H dans la structure STR. Pour chaque ligne de pixels de longueur L appartenant au voisinage N1, symbolisée par des pointillés, on calcule la moyenne MI1 des niveaux de gris de tous les pixels du voisinage N1 présents sur cette ligne. Pour chaque ligne de pixels de longueur L appartenant au voisinage N2, symbolisée par des pointillés, on calcule la moyenne MI2 des niveaux de gris de tous les pixels du voisinage N2 présents sur cette ligne. On calcule le minimum minI de MI1 et de MI2. On effectue la somme Σv de tous les minimums minI des lignes de pixels de longueur L présentes sur la hauteur H. On calcule enfin la différence C entre Σu et Σv, afin d'obtenir le contraste au pixel P. Cette opération est effectuée pour tous les pixels de l'image NUMI, et on obtient l'image RFI dont la valeur de chaque pixel est égal au contraste C.
L'avantage de ce filtre 1 est qu'il permet de sélectionner des structures filiformes d'épaisseurs choisies et ainsi d'éliminer des structures plus épaisses. Par exemple, en imagerie médicale, ce filtre permet de sélectionner une structure arborescente de vaisseaux sanguins et d'atténuer des structures plus épaisses comme une poche de sang.
En outre, ce filtre peut effectuer une première sélection permissive des pixels de l'image numérisée NUMI appartenant à une structure filiforme intéressante, suivant un critère utilisant un paramètre réglable X. Par exemple, les pixels sélectionnés sont ceux dont la valeur est supérieur à X fois la variance du bruit dans l'image filtrée par le dispositif décrit ci-dessus. Le paramètre X peut être choisi plus ou moins important selon le degré de sélection désiré. Le rôle de cette première sélection est de limiter le nombre de pixels pris en compte dans les étapes ultérieures, afin d'éviter les problèmes de surcharge de mémoire de pile.
Les figures 3a à 3d illustrent un exemple de technique destinée à l'estimation de la direction de chaque pixel d'image. La méthode consiste à diagonaliser une matrice de Hessien HES, décrite sur la figure 3d, dont les éléments diagonaux sont égaux à une première valeur Lxx et une deuxième valeur Lyy et les autres éléments sont égaux à une valeur Lxy. Pour chaque pixel de l'image numérisée NUMI, on calcule une valeur Lxx, une valeur Lyy et une valeur Lxy. La figure 3a illustre le calcul de la valeur Lxx. Pour un pixel donné de l'image numérisée NUMI, on considère un voisinage N55 de dimensions 5 pixels sur 5 pixels, centré sur ce pixel, et on effectue une convolution de ce voisinage N55 avec un masque Mxx. On obtient ainsi la valeur Lxx. La figure 3b illustre le calcul de la valeur Lyy. Pour le pixel donné de l'image numérisée NUMI, on effectue la convolution du voisinage N55 avec un masque Myy. On obtient ainsi la valeur Lyy. La figure 3c illustre le calcul de la valeur Lxy. Pour le pixel donné de l'image numérisée NUMI, on effectue la convolution du voisinage N55 avec un masque Mxy. On obtient ainsi la valeur Lxy. On effectue ensuite une diagonalisation de la matrice de Hessien HES et on retient le vecteur propre U associé à la plus petite valeur propre obtenue. Ce vecteur est le vecteur de direction tangentielle du pixel considéré. On calcule ensuite la direction de ce vecteur, de telle sorte que l'angle obtenu est un angle compris entre 0 et 180 degrés. On divise ensuite cet angle par 10 et on arrondit le résultat obtenu à l'entier supérieur. On obtient ainsi un numéro de secteur angulaire K pour le pixel considéré. Dans cet exemple, il existe 18 numéros de secteur angulaire différents. Il est possible d'utiliser un nombre différent de numéros de secteur angulaire, par exemple en divisant l'angle du vecteur U par 5 au lieu de 10.
La figure 4 illustre un exemple de dispositif d'analyse de connectivité 3 basé sur la direction. L'exemple considéré s'applique sur 6 pixels de l'image de direction DIRI numérotés de 1 à 6 (P1,P6), possédant 6 vecteurs de directions associés numérotés de 1 à 6 (U1,U6) et 6 numéros de secteur angulaire associés numérotés de 1 à 6 (K1,K6). Le principe de l'analyse de connectivité est le suivant. Pour un pixel donné PN (N étant un nombre entier compris ici entre 1 et 6), on considère un voisinage NN s'étendant dans la direction du vecteur UN, sur une longueur I réglable. Dans le cas présent, deux voisinages sont représentés, symbolisés par des ellipses en pointillés. Le voisinage N1 est un voisinage du pixel P1 s'étendant dans la direction du vecteur U1. Le voisinage N5 est un voisinage du pixel P5 s'étendant dans la direction du vecteur U5. Supposons que le pixel P1 soit le premier pixel de l'image de direction DIRI traité par le dispositif d'analyse de connectivité 3. La valeur de son numéro de secteur angulaire K1 dans l'image de direction DIRI est comprise, par exemple, entre 0 et 18. Le pixel P1 est alors labellisé avec une étiquette égale à 19. Tous les pixels du voisinage N1 ayant un vecteur de direction associé proche de U1 seront labellisés avec cette même étiquette 19, on dira qu'ils appartiennent au label 19. Par exemple, on peut considérer qu'un vecteur UN d'un pixel PN du voisinage N1 est proche du vecteur U1 si les angles de ces 2 vecteurs diffèrent de moins de 10 degrés, c'est à dire si le numéro de secteur angulaire KN et le numéro de secteur angulaire K1 diffèrent au maximum d'une unité. Dans l'exemple considéré, les pixels P2 et P3 appartiennent au voisinage N1. Le numéro de secteur angulaire K2 étant égal au numéro de secteur angulaire K1 et le numéro de secteur angulaire K3 étant supérieur de une unité au numéro de secteur angulaire K1, les pixels P2 et P3 appartiendront également au label 19. La même opération est réalisée sur des voisinages des pixels P2, P3 et P4. Il est alors facile de constater que les pixels P2, P3, P4, et P5 appartiendront tous au label 19. Le pixel P6 possède un numéro de secteur angulaire K6 supérieur de 6 unités au numéro de secteur angulaire K5. Par conséquent, il appartiendra à un label différent de 19, par exemple 20. L'opération est ainsi effectuée de façon récursive sur tous les pixels de l'image de direction DIRI, jusqu'à ce que tous les pixels de l'image de direction DIRI soient labellisés. On notera qu'une fois qu'un pixel de l'image de direction DIRI a été labellisé, son étiquette ne peut plus changer lorsque l'analyse de connectivité se poursuit. On obtient ainsi l'image CONI, constituée des différents labels auxquels appartiennent les pixels.
La dernière étape de la méthode consiste à sélectionner des groupes de pixels dans l'image filtrée RFI, afin de conserver les structures filiformes intéressantes de cette image. Le principe de la sélection de groupes de pixels est le suivant. On effectue les sommes µ des contrastes (dans l'image filtrée RFI) de tous les pixels appartenant au même label dans l'image connectée CONI. On réalise cette opération pour tous les labels de l'image CONI, et on considère le maximum Y de tous les µ calculés. On ne retient que les pixels appartenant à un label tel que µ est supérieur au quotient de Y par un paramètre M réglable. On obtient ainsi l'image traitée PRCI, constituée des pixels de l'image filtrée RFI qui ont été retenus après la sélection de groupes de pixels. Le choix du paramètre M permet d'obtenir différents degrés de sélection. En effet, si M est faible (en pratique de l'ordre de quelques unités), peu de groupes de pixels de l'image filtrée RFI seront retenus dans l'image traitée PRCI. Si M est grand (par exemple de l'ordre de quelques centaines en pratique), la quasi-totalité des groupes de pixels de l'image filtrée RFI sera retenue dans l'image traitée PRCI. Il faut noter que pour des structures filiformes épaisses comme une structure arborescente de vaisseaux sanguins, la sélection de groupes de pixels donne de bons résultats du fait que les pixels voisins appartenant à une telle structure ont généralement la même direction.
La figure 5a illustre un système de traitement d'images destiné à la mise en oeuvre de l'invention. Le système de traitement d'images comprend un dispositif 5 de traitement d'images selon l'invention, une station de travail 6, un écran 7, une souris 8 et un clavier 9.
L'image numérisée NUMI est traitée par le dispositif 5 de traitement d'images, selon la méthode décrite dans l'invention. Ce dispositif 5 de traitement d'images peut être implémenté sous la forme d'un microprocesseur programmable faisant partie de la station de travail 6 ou d'un circuit comprenant des éléments comme des filtres, des mémoires ou des opérateurs logiques destinés à réaliser les différentes étapes décrites dans l'invention. L'écran 7, la souris 8 et le clavier 9 permettent la visualisation des images traitées et permettent le réglage des différents paramètres réglables décrits dans l'invention. Le système de traitement d'images peut être relié à un dispositif de stockage afin de stocker les différentes images obtenues au cours du traitement d'images.
La figure 5b illustre un appareil d'imagerie médicale destiné à la mise en oeuvre de l'invention. L'appareil comprend une source de rayons X 10, une table 11 destinée à recevoir un patient 12 à examiner, un système optique 13 et un système de traitement d'images 14.
Le système optique 13 permet d'acquérir des images numérisées à partir des rayons X issus de la source de rayons X 10 ayant traversé le patient 12. Le système de traitement d'images 14 peut être, par exemple, le système de traitement d'images décrit sur la figure 5a.
La figure 6a est un diagramme bloc illustrant une méthode de traitement d'images destinée à une détection d'anomalies d'artère, comme par exemple une sténose ou une maladie coronaire diffuse. Une telle méthode comprend une étape de sélection de structures filiformes réalisée par le dispositif de traitement d'images 5, une étape de squelettisation réalisée par un dispositif de squelettisation 15, une étape de mesure de diamètres d'artère réalisée par un dispositif 16 de mesure de diamètres d'artère et une étape de prise de décision, réalisée par un dispositif de prise de décision 18 à partir de règles 17 prédéfinies par un opérateur.
Une image numérisée NUMI, comportant au moins une artère, est traitée par le dispositif de traitement d'images 5. L'image traitée PRCI obtenue est alors traitée par le dispositif de squelettisation 15, selon une méthode connue de l'homme de métier. Une opération de squelettisation consiste à amincir un objet, tout en préservant sa topologie, jusqu'à ce que sa largeur soit réduite à un pixel. Une telle méthode est par exemple décrite dans la demande de brevet EP0840552, intitulée « Procédé de traitement d'images numériques pour l'extraction automatique d'objets en forme de rubans ». Ce procédé décrit des étapes pour extraire des pixels médians et construire des squelettes des objets par pistage. Une image SKE du squelette de l'artère est délivrée. A partir de l'image traitée PRCI, du squelette SKE et de l'image de direction DIRI, calculée par le dispositif de traitement d'images 5, le dispositif 16 de mesure de diamètres d'artère calcule des diamètres de l'artère, de la façon suivante, illustrée par la figure 6b : en chaque point S du squelette SKE, on considère les points d'artère situés sur la perpendiculaire à la direction du point S passant par S, cette perpendiculaire étant obtenue à partir de l'image de direction DIRI. On considère sur ladite perpendiculaire des points de bords P1 et P2 appartenant à l'artère et possédant au moins un voisin directement adjacent n'appartenant pas à l'artère, c'est-à-dire ayant une valeur nulle dans l'image traitée PRCI. On évalue le diamètre de l'artère comme la distance entre les deux points de bords P1 et P2, par exemple selon la norme euclidienne. On obtient ainsi un ensemble de diamètres DIA de l'artère. Le bloc de prise de décision 18 compare l'ensemble de diamètres DIA de l'artère à des règles 17 prédéfinies par un opérateur et prend une décision sur la présence éventuelle d'anomalies d'artère. Une image ABM de ces anomalies éventuelles est délivrée en sortie du dispositif de prise de décision 18.
La figure 7 est un diagramme bloc illustrant une méthode de traitement d'images destinée à une détection d'anomalies d'artère en trois dimensions (3D). Une telle méthode permet d'éviter des masquages d'artère tels que des raccourcissements ou des recouvrements. Elle a pour entrée deux images numérisées distinctes de la même artère et comprend une étape de sélection de structures filiformes réalisée par le dispositif de traitement d'images 5, une étape de squelettisation réalisée par un dispositif de squelettisation 15, une étape de reconstruction d'image 3D d'artère réalisée par un dispositif 19 de reconstruction d'image 3D d'artère, une étape de mesure de diamètres d'artère réalisée par le dispositif 16 de mesure de diamètres d'artère et une étape de prise de décision, réalisée par un dispositif 18 de prise de décision à partir de règles 17 prédéfinies par un opérateur.
Deux images numérisées distinctes de la même artère NUMI1 et NUMI2 sont d'abord traitées individuellement par le dispositif 5 de traitement d'images, selon la méthode décrite dans l'invention. Les images PRCI1 et PRCI2 obtenues sont parallèlement squelettisées par le dispositif de squelettisation 15 et donnent lieu respectivement aux squelettes SKE1 et SKE2. Les images PRCI1 et PRCI2 et leurs squelettes associés, respectivement SKE1 et SKE2 sont présentés en entrée du dispositif 19 de reconstruction d'image 3D d'artère, qui forme une image 3D à partir d'au moins deux images 2D. Ce dispositif fournit une image 3D d'artère 3DT. A titre d'exemple non limitatif, un tel dispositif peut exploiter la méthode décrite dans la référence J. Chen, «3D Reconstruction of Coronary Arterial Tree to Optimize Angiographic Visualization », IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 19, No. 4, April 2000. Le dispositif 18 de mesure de diamètres d'artère utilise cette image 3D d'artère 3DT conjointement avec les images de directions tangentielles DIRI1 et DIRI2, calculées par le dispositif 5 de traitement d'images, pour mesurer l'ensemble des diamètres DIA de l'artère. Comme dans le cas 2D, l'étape de prise de décision 18 détecte, à partir de l'ensemble de diamètres DIA de l'artère et de règles 17 prédéfinies par un opérateur, les éventuelles anomalies de l'artère et délivre une image ABM précisant la localisation de ces anomalies éventuelles.
La description ci-dessus en référence aux figures illustre l'invention plutôt qu'elle ne la limite. Il est évident qu'il existe de nombreuses alternatives qui rentrent dans la portée des revendications ci-jointes. A cet égard, quelques remarques sont faites ci-dessous.
Il existe de nombreuses manières pour sélectionner des structures filiformes dans une image. La figure 2 illustre seulement une mise en oeuvre possible dans laquelle le filtre 1 utilise deux voisinages d'un pixel, avec des dimensions réglables. Il est possible d'utiliser d'autres filtres pour sélectionner des structures filiformes dans une image, prenant la forme de masques par exemple.
Il existe de nombreuses manières pour effectuer une estimation de direction dans une image donnée. La figure 3 illustre seulement une mise en oeuvre possible dans laquelle l'estimation de la direction de chaque pixel s'appuie sur la diagonalisation d'une matrice de Hessien. Il est possible d'utiliser d'autres techniques pour effectuer l'estimation de la direction de chaque pixel, par exemple en utilisant une voie discrète.
Il existe de nombreuses manières pour effectuer une analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions dans une image donnée. La figure 4 illustre seulement une mise en oeuvre possible dans laquelle l'analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions utilise un voisinage d'un pixel s'étendant dans la direction du pixel, la taille de ce voisinage étant réglable grâce à un paramètre I. Il est possible d'utiliser d'autres techniques pour effectuer l'analyse de connectivité basée sur la direction, avec des voisinages différents.

Claims (12)

  1. Méthode de traitement d'images dans des images contenant des structures filiformes, comprenant en parallèle les étapes suivantes.
    une étape de filtrage desdites images ;
    une étape de décision destinée à sélectionner les pixels d'image appartenant à une structure filiforme intéressante, ladite méthode étant caractérisée en ce que l'étape de décision comprend en parallèle une sous-étape d'estimation de la direction de chaque pixel d'image ainsi qu'une sous-étape d'analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions à la sortie de la sous-étape d'estimation de la direction de chaque pixel d'image et une sous-étape de sélection de groupes de pixels, en fonction du résultat de la sous-étape d'analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions, à la sortie de l'étape de filtrage.
  2. Méthode de traitement d'images selon la revendication 1, caractérisée en ce que ladite étape de filtrage desdites images comprend une sous-étape de sélection de pixels, les pixels d'une image sélectionnés étant ceux dont le contraste est supérieur à X fois la variance du bruit dans l'image, X étant un paramètre réglable par l'utilisateur.
  3. Méthode de traitement d'images selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisée en ce que ladite étape de filtrage desdites images utilise deux voisinages (N1) et (N2) d'un pixel donné, l'écart (GAP) entre ces voisinages étant réglable par l'utilisateur.
  4. Méthode de traitement d'images selon la revendication 3, caractérisée en ce que la hauteur (H) et la longueur (L) desdits voisinages sont réglables par l'utilisateur.
  5. Méthode de traitement d'images selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisée en ce que ladite sous-étape d'analyse de connectivité de pixels voisins basée sur leurs directions utilise un voisinage d'un pixel donné, ce voisinage s'étendant dans la direction du pixel considéré, déterminée lors de ladite sous-étape d'estimation de la direction de chaque pixel d'image.
  6. Méthode de traitement d'images selon la revendication 5, caractérisée en ce que la longueur dudit voisinage est réglable par l'utilisateur.
  7. Méthode de traitement d'images selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisée en ce que ladite sous-étape de sélection de groupes de pixels utilise un paramètre M réglable par l'utilisateur, ce paramètre M permettant de calculer la somme minimale des contrastes des pixels d'un groupe donné requise pour que ce groupe soit sélectionné.
  8. Méthode de traitement d'images selon l'une des revendications 1 à 7, destinée à une détection d'anomalies d'artère, caractérisée en ce qu'elle comprend en outre :
    une étape de squelettisation pour extraire un squelette de structures filiformes,
    une étape de mesure de diamètres d'artère,
    une étape de prise de décision basée sur les diamètres et des règles prédéfinies par un opérateur.
  9. Méthode de traitement d'images, destinée à une détection d'anomalies d'artère en trois dimensions, ayant pour entrées au moins une première image et une deuxième image numérisée d'une même artère, caractérisée en ce qu'elle comprend en série ;
    une méthode de traitement d'images selon l'une des revendications 1 à 7, appliquée à la première et à la deuxième image numérisée, pour donner une première et une deuxième image traitée,
    une étape de squelettisation, appliquée à la première et à la deuxième image traitée, pour extraire un squelette de structures filiformes de la première et un squelette de structures filiformes de la deuxième image traitée,
    une étape de reconstruction d'image 3D d'artère, à partir de la première et la deuxième image traitée et de leurs squelettes, pour donner une image 3D d'artère,
    une étape de mesure de diamètres d'artère, à partir de l'image 3D d'artère,
    une étape de prise de décision basée sur les diamètres et des règles prédéfinies par un opérateur.
  10. Programme d'ordinateur exécutable par l'intermédiaire d'un processeur, destiné à la mise en oeuvre d'une méthode de traitement d'images selon l'une des revendications 1 à 9.
  11. Système de traitement d'images comprenant un ordinateur destiné à la mise en oeuvre d'un programme d'ordinateur selon la revendication 10 ou un circuit destiné à la mise en oeuvre de la méthode de traitement d'images selon l'une des revendications 1 à 9, un dispositif de projection des images traitées selon ladite méthode et éventuellement un dispositif de stockage desdites images.
  12. Appareil d'imagerie médicale comprenant un dispositif d'acquisition d'images et un système de traitement d'images selon la revendication 11.
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